Das Ziel der Arbeit ist es, mit der Optical Character Recognition (OCR), eine Möglichkeit zur automatisierten Digitalisierung der Antragsdaten zu untersuchen. Dies ist eine Teillösung zur Digitalisierung des Beantragungsprozesses, die auf einen Prozess innerhalb der NRW.BANK fokussiert. Dabei wird die Funktionsweise der OCR erläutert und die Einbettung in den aktuellen Prozess beschrieben. Abschließend erfolgt eine Beurteilung des Einsatzpotentials von OCR für den untersuchten Prozess.
Eine Möglichkeit der aus Expertensicht angespannten bis sehr angespannten Lage auf dem Wohnungsmarkt in NRW entgegenzutreten, ist der preisgebremste öffentlich geförderte Wohnungsbau. Einkommensschwache Bauherren oder Investoren, die geförderten Mietwohnraum schaffen, erhalten dabei durch die landeseigene Förderbank NRW.BANK zinsverbilligte Darlehen und Zuschüsse. Die Beantragung eines solchen Förderdarlehens geschieht durch die jeweiligen Bauherren bei einer sogenannten Bewilligungsbehörde. Wenn die Voraussetzungen für eine Förderung gegeben sind, wird der Antrag bewilligt und die weitere Abwicklung des Darlehens von der NRW.BANK übernommen. Die Anträge werden papierhaft eingereicht und auch die Kommunikation zwischen Bauherren, Bewilligungsbehörde und NRW.BANK erfolgt papierbehaftet. Die Darlehensanträge werden postalisch an die Hauptniederlassung des Förderinstituts geschickt. In der aktuellen Pandemiesituation arbeiten viele Mitarbeiten aus dem Home-Office, haben also keinen Zugriff auf die Anträge, was die Bearbeitung verzögert.
Inhaltsverzeichnis
- 1 Einleitung
- 1.1 Relevanz
- 1.2 Fragestellung und Zielsetzung
- 2 Optical Character Recognition (OCR)
- 2.1 Erklärung OCR
- 2.2 Funktionsweise OCR
- 3 Automatisierte Antragsdatenerfassung
- 3.1 Einordnung in den Gesamtprozess
- 3.2 Ist-Prozess Antragsdatenerfassung
- 3.3 Soll-Prozess Antragsdatenerfassung
- 4 Fazit
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Diese Arbeit untersucht die Anwendung der Optical Character Recognition (OCR) zur Automatisierung der Antragsdaten digitalisierung im Kontext der Förderkreditbeantragung bei der NRW.BANK. Das Ziel ist es, die Funktionsweise der OCR zu erläutern und ihre Integration in den aktuellen Antragsprozess zu beschreiben. Schließlich wird das Einsatzpotenzial von OCR für den untersuchten Prozess bewertet.
- Digitalisierung des Kreditbeantragungsprozesses
- Optical Character Recognition (OCR) als Teillösung
- Automatisierung der Antragsdatenerfassung
- Integration von OCR in den bestehenden Prozess
- Bewertung des Einsatzpotenzials von OCR
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel befasst sich mit der Relevanz des Themas und der Fragestellung. Es wird die aktuelle Situation auf dem Wohnungsmarkt in NRW und die Bedeutung öffentlich geförderter Wohnungsbauprojekte dargestellt. Des Weiteren wird die aktuelle Papier-basierte Beantragung von Förderkrediten bei der NRW.BANK erläutert, die mit Herausforderungen in Bezug auf Effizienz und Bearbeitungszeiten konfrontiert ist. Im zweiten Kapitel wird die Optical Character Recognition (OCR) als Technologie zur Digitalisierung von Texten vorgestellt. Die Funktionsweise der OCR wird erläutert und die Unterscheidung zwischen online- und offline-Erkennung hervorgehoben. Darüber hinaus werden die Schritte der OCR-Prozesskette beschrieben, von der Scannung des Dokuments bis zur Zeichenerkennung und Textkorrektur. Das dritte Kapitel behandelt die automatisierte Antragsdatenerfassung im Kontext der Förderkreditbeantragung. Es wird die Einordnung der OCR in den Gesamtprozess der Kreditbeantragung beschrieben, der Ist-Prozess der manuellen Antragsdatenerfassung analysiert und ein Soll-Prozess mit automatisierter Datenerfassung mithilfe von OCR vorgestellt.
Schlüsselwörter
Die Arbeit konzentriert sich auf die Themengebiete Digitalisierung, Kreditbeantragungsprozess, Optical Character Recognition (OCR), Automatisierung, Antragsdatenerfassung, NRW.BANK, Förderkredit, Wohnungsbau, Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung.
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- Anonym (Autor), 2020, Digitalisierung des Kreditbeantragungsprozesses, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1014669
